无线传感器网络节点复制攻击和女巫攻击防御机制研究

在无线传感器网络(WSNs)中,节点复制攻击和女巫攻击可扰乱数据融合和阈值选举等网络操作.发起这两种攻击需先通过邻居发现认证过程.考虑到在WSNs中发起邻居认证是不频繁的,提出了一种基于单向密钥链的ID认证防御机制(OKCIDA),降低攻击者在任何时间段发起这两种攻击的可能性.然后基于椭圆曲线离散对数问题,构造对称参数,并组合OKCIDA和利用节点邻居关系,提出了一种无需位置的邻居认证协议(LFNA),以阻止复制节点和女巫节点成功加入网络.最后给出了安全性证明和分析,并在安全和开销方面将LFNA与已有典型防御方案进行了比较,结果表明该方案具有一定的优势.     

Internet上支持高质量E—Services的个性化技术的研究

一、前言随着电子商务、远程程教育等Internet上E-Ser-vice应用的日益普及,大量网站不断涌现,对网上业务量的争夺变得更加激烈。网站业务成败的关键之一在于网站提高服务的质量,即如何为恰当的用户,在恰当的时间里,方便地提供恰当的信息。而另一方面,对Web用户的调查表明,70％的Web用户认为现有网站难以提供有效帮助。传统的网站采用的是“一对多”的批发方式,即对所有的顾客提供统一的界面、同样的内容。而新的竞争要求采用“一对一”的零售方式,即针对不同的顾客提供他所要求的内容和服务。例如,一个网上书店的顾客,依据不同职业、不同年龄、不同喜好等,不同的人所关心的内容是完全不同的。如同一个老练的店员会对不同的顾客采用不同的策略来推销产品,一个成功的商务网站也应尽可能具备这种自适应性智能。个性化技术正是针对这一问题应运而生的。个性化技术研究已成为当前学术界和产业界研究开发的热点,各大计算机公司和著名网站纷纷推出个性化服务和个性化开发工具。例如,雅虎公司推出的     

通用智能题库系统的设计与实现

介绍了集编、管理、智能组卷,自动排版、试卷质量评估、系统安全保密于一身的通用智能题库系统。并根据各于系统的数据流进行了详细的功能、代码及数据库设计,研制出具有创新性的题库安全保密机制及智能组卷策略。通过应用表明,使用情况良好。     

基于句法和语义信息的问句特征提取方法

在分析当前中文问答系统中问句分析技术的基础上,提出一种基于句法结构和语义信息的问题特征提取方法。利用依存句法分析出问句的主干,从语义信息角度分析问句主干从而提取出问句的特征词,并用改进贝叶斯算法进行问题分类。实验证明,该特征提取方法能提高问题分类的准确性。     

基于情感词典扩展技术的网络舆情倾向性分析

随着Web2.0时代的到来,网络已逐渐成为反映社会舆情的重要载体之一,网络舆情发现及网民的观点和倾向性挖掘也成为新的研究热点,但是目前尚无有效反应网民对热点事件或话题总体态度的舆情分析系统.本文针对网民关于话题评论简单、数目众多的特点,应用HowNet和NTUSD两种资源对现有情感词典进行扩展,建立了一个新的、具有倾向程度的情感词典.基于扩展的情感词典,开发了一个半自动化网络舆情分析系统.该系统能够为用户提供更加细致、准确的评论倾向性分析结果.     

基于句法结构特征分析及分类技术的答案提取算法

由于中文自然语言处理的特点和困难以及相应的语言处理基础资源的相对缺乏,使得国外一些成熟技术和研究成果不能直接应用到中文问答系统中.为此,针对中文事实型问答系统,提出一种新的基于句法结构特征分析及分类技术的答案提取算法,该方法将答案提取问题看成是候选答案的分类问题,即将候选答案分类为正确和错误两类.首先,该方法根据与问题类型所对应的候选答案的类型信息,从文本片断中提取出候选答案及其在句子中的简单特征和句法结构特征;然后利用这些特征训练分类器;最后用训练得到的分类器判别候选答案是否为正确答案.针对中文事实性问题,该方法与目前典型的基于模式匹配的中文答案提取算法相比,准确率提升6.2%,MRR提升9.7%.     

基于用户行为模型的搜索引擎

针对目前大部分搜索引擎不能精确识别使用不同查询词而期望获得不同查询结果的情况,该文提出一种基于用户行为模型的搜索引擎的思想,论述其原型系统SEB实现过程和关键技术,其中的行为模型结合人类行为学相关理论对用户访问行为进行分类和表示,对搜索结果进行了处理,实现了个性化搜索。实验表明,经SEB原型系统处理的搜索结果更加符合用户需求。     

一种信任和能量意识的WSN补救路由算法

在ARRIVE 算法的基础上, 提出一种信任和能量意识的补救路由算法(TeaRR). 在选择下一跳节点时, TeaRR 综合考虑候选节点的信任值和剩余能量, 选择信任值和剩余能量最优的节点转发数据. 为了防御链路不稳定和On-Off 攻击造成的丢包问题, TeaRR 采用发送节点主动推荐和邻居节点被动参与相结合的补救策略, 快速恢复对 可能丢失包的转发. 实验结果表明, TeaRR 更加适用于延时敏感的应用, 可在接收率与能耗间平衡.

     

一种面向度中心性及重叠网络社区的发现算法

针对社会网络中存在较多以度中心节点为中心并且具有多社区重叠节点的网络社区结构,提出了一种面向度中心性及重叠网络社区的两阶段发现算法。第一阶段发现初始社区:选取度最大的Top-k个节点作为候选中心节点,并将每个节点与其邻居节点形成候选初始社区,其中如果某候选社区与已形成的初始社区的重叠度低于阈值,则形成一个新的初始社区;第二阶段调整社区划分:通过偏离度机制进行调整,将偏离度最大值对应的节点划分到连接紧密的相应社区内,形成最终社区划分。实验表明,该方法不仅能够揭示网络中以某个节点为中心的密集的社区结构,还能有效处理初始社区不同程度的重叠问题。相比现有算法,所提方法对预先输入的候选初始社区数k值不敏感,并具有较高的准确性和灵活性。     

数据仓库环境下以用户为中心的数据清洗过程模型

数据清洗是数据仓库和数据挖掘中非常重要的一个环节。本文首先分析总结了数据清洗的有关概念，给出了数据清洗中需要解决的质量问题，并总结了解决这些问题的技术和方法。在此基础上提出了以人为中心的数据清洗过程模型。该模型集成了工作流技术、数据集成、数据转换和数据挖掘技术。给出了每个工具箱应该提供的基本功能。